中国国土资源知识图谱：数据管理与检索新方法

"这篇文档探讨了利用知识图谱技术改进国土资源数据管理和检索的研究。文档指出当前的土地覆盖数据管理主要依赖网格化技术，但不同数据集的网格大小不一，导致管理困难和数据关联的挑战。知识图谱作为一种语义网络，能够有效地整合和推理地学知识，但在遥感数据应用方面仍有待发展。文章提出了一种基于中国行政区划的网格化方法，解决了数据集网格尺度不统一的问题，并构建了一个包含447817个节点和447816条关系的动态更新的中国国土资源知识图谱，用于异常数据检索和快速数据检索等应用。" 本文档的核心知识点包括： 1. **网格化技术**：在地学领域，网格化是一种常见的地理空间数据管理方法，通过经纬度划分地球表面，便于描述空间位置。然而，不同数据集的网格大小差异使得数据管理和关联变得复杂。 2. **知识图谱**：知识图谱是一种结构化的语义网络，它连接各种实体和概念，用于知识推理、计算和推荐。在地学中，知识图谱的研究包括从非结构化数据中提取地理实体和关系，以及构建、管理和应用地学知识图谱。 3. **大数据时代的应用**：知识图谱在多源数据融合、知识推理和地理大数据分析等领域具有潜力，尤其在处理遥感影像和遥感数据产品时。 4. **解决网格尺度不统一问题**：文章提出采用中国分级行政区划作为网格单元，为土地覆盖数据集提供统一的管理框架，克服了不同数据集网格大小不一致的问题。 5. **构建中国国土资源知识图谱**：通过构建包含大量节点和关系的知识图谱，实现了对土地覆盖数据的动态管理和高效检索，为研究者提供了便利。 6. **应用探索**：该图谱被应用于异常数据检索和感兴趣图节点的快速检索，展示了知识图谱在数据检索效率和准确性方面的优势。 这些知识点展示了如何结合传统的网格化方法和先进的知识图谱技术，以优化国土资源数据管理，促进地学研究的发展。通过构建适应国情的、动态更新的知识图谱，可以更有效地整合和利用多源土地覆盖数据，提高数据分析和决策的效率。